【摘 要】
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提出一种结合多层结构和稀疏最小二乘支持向量机(Sparse Least Squares Support Vector Machine,SLSSVM)的机械故障诊断方法。该方法构建了多层支持向量机(Support Vector Ma
【机 构】
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江南大学江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江南大学机械工程学院,东华大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775243),江苏省重点研发计划(BE2017002),江南大学自主科研计划重点项目(JUSRP51732B)
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提出一种结合多层结构和稀疏最小二乘支持向量机(Sparse Least Squares Support Vector Machine,SLSSVM)的机械故障诊断方法。该方法构建了多层支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结构,首先在输入层利用支持向量机对信号进行训练,学习信号的浅层特征,利用“降维公式”生成样本新的表示,并作为隐藏层的输入,隐藏层支持向量机对新样本训练并提取信号的深层特征,逐层学习,最终在输出层输出诊断结果。针对因多层结构带来算法的复杂度以及运行时间增加的问题
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